「Pythonで出版品質のヒートマップを作成する方法」
「Pythonでヒートマップ作成方法」
Pythonにおけるヒートマップのチュートリアルガイド
イントロダクション
ヒートマップは数量データを伝えるための情報提供図として使用することができます。データをわかりやすい形式で伝えることができ、簡潔なデータの要約を提供します。
Pythonには、出版品質のヒートマップの生成を容易にするためのいくつかのツールがあります。これには、SeabornおよびMatplotlibライブラリ、さらにはデータのヒートマップでデータを整理する便利な方法を提供するsubplot2gridライブラリが含まれます。
このチュートリアルでは、主要な要素の存在/欠如に焦点を当てたヒートマップの作成に必要な手順について詳細に説明します。これには、架空のデータを含むCSVファイルを使用します。このCSVファイルには、抗生物質耐性遺伝子、毒性遺伝子、特定のカプセルタイプなど、さまざまな特徴を持つ細菌株の選択に関するデータが含まれています。ヒートマップを使用すると、さまざまな株間の迅速な検査と比較が可能になります。
使用例では細菌株に焦点を当てていますが、適用される手法は他のデータセットにも広く使用することができ、ヒートマップを使用してデータを視覚化するのに役立ちます。以下のチュートリアルでは、すべての画像は著者によるものです。
目的
架空の細菌株からの主要な遺伝子の存在/欠如を表示する出版品質のヒートマップを作成すること。
このチュートリアルでは、Githubリポジトリから入手可能な次のCSVファイル「Bacterial_strain_heatmap_tutorial_data.csv」を使用します。
はじめに
まず、データを読み込み、後で図をスタイル化するためにいくつかのインポートが必要です。まずは、すべてのインポートステートメントをまとめて含めます。
import pandas as pd import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormapimport seaborn as sns from matplotlib.patches import Patchfrom matplotlib.lines import Line2Dfrom matplotlib.patches import Rectangle次に、データフレームを読み込み、列「Strain」を使用してインデックスを設定し、最初の5行を表示します。
df = pd.read_csv('Bacterial_strain_heatmap_tutorial_data.csv').set_index('Strain')…We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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